Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir? | İş dünyasında yapay zeka #59

Yapay zeka olgunluk analizine giriş

Yapay zeka olgunluk analizi, bir kuruluşun yapay zekanın yeteneklerini ne ölçüde kullandığını değerlendirmeye yardımcı olan bir teşhis aracıdır. Analizin metodolojisi aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli faktörleri dikkate alır:

• Günlük iş süreçlerinde yapay zekadan faydalanmak (örneğin, müşteri hizmetleri sohbet robotu veya e-ticaret öneri sistemi kullanmak),
• teknoloji altyapısı — bulut bilişim ve makine öğrenimi gibi modern çözümleri kullanan,
• Bir şirkette kullanılan veri mimarisi — verinin yapısının ve kalitesinin ileri düzey analitiklere izin verdiğini doğrulamak,
• çalışanların yapay zeka becerileri - çalışanların uygun eğitimi alıp almadıklarını ve yapay zekayı profesyonel amaçlar için nasıl kullanabileceklerini anlayıp anlamadıklarını kontrol etmek,
• Yapay zeka stratejisi ve iş hedefleri: Yapay zekanın şirketin uzun vadeli planlarının bir parçası olduğunun doğrulanması.

Yapay zeka olgunluk analizi yapmak, özellikle yapay zekayı kullanarak dijital dönüşüme giren veya mevcut uygulamalarını iyileştirmek isteyen küçük ve orta ölçekli işletmeler için önemlidir. Bunun nedeni, iyileştirme için belirli alanların belirlenmesine ve yapay zeka ile ilgili daha fazla gelişme için bir strateji geliştirilmesine yardımcı olmasıdır. Ayrıca kuruluşun yapay zeka uygulamasının neresinde olduğuna dair bütünsel bir anlayış sağlar.

Şirketinizdeki yapay zeka olgunluk düzeyini nasıl belirleyebilirsiniz?

Bir kuruluşun yapay zeka kullanımının olgunluğunu değerlendirmek için çeşitli modeller vardır. En popülerlerinden biri, BCG danışmanlık firması tarafından geliştirilen beş puanlık bir ölçektir:

1. İlk . Bu aşamada şirket, yapay zeka çözümlerinin varlığından haberdar ancak yapay zeka uygulamalarından yoksun. Potansiyel olarak yeni çözümlerin uygulanmasıyla ilgileniyor.
2. Yönetilen . Şirket zaten yapay zekayı kullanarak ilk konsept testlerini gerçekleştirdi.
3. Birleşik . Yapay zeka şirkette seçilen alanlarda, örneğin pazarlama departmanında kullanılıyor.
4. Optimize etme . Yapay zeka birçok önemli iş sürecinde mevcut ancak birbiriyle bağlantılı değil.
5. Dönüştürme . Yapay zeka, şirketin stratejisinin önemli bir parçası ve şirketin çalışma şekline derinlemesine yerleşmiş durumda.

Örneğin, olgunluk seviyesi 1'deki bir e-ticaret şirketi yapay zeka konferanslarına katılabilir ancak henüz herhangi bir spesifik çözümü test etmemektedir. Öte yandan, 3. aşamadaki bir şirket, bir müşteri hizmetleri sohbet robotu konuşlandırmış olabilir ancak diğer alanlarda yapay zeka yeteneklerini kullanmıyor olabilir.

Polonya Kalkınma Fonu'nun web sitesinde (https://pfrsa.pl/siecfirmprzyszloscipfr/test-dojrzalosci-cyfrowej/formularz-badania.html) bulunana benzer bir yapay zeka olgunluk analizi testi gerçekleştirerek, tam olarak nerede olduğunu belirleyebilirsiniz. şirketiniz ayakta. Bu, yapay zeka ile ilgili belirli darboğazları ve iyileştirilecek alanları belirlemenize yardımcı olacaktır.

Bir kuruluşun yapay zeka olgunluğunu anlamak, iş dönüşümü için ek kaynaklara ve finansmana başvururken özellikle önemlidir.

Yapay zeka olgunluk analizi için temel alanlar – teknoloji ve veriler

Yapay zekanın gerçek iş değeri sunabilmesi için doğru teknoloji çözümlerine ihtiyaç vardır. Temel unsurlar arasında bulut bilişim, özel mimari ve toplanan verilerin işlenmesine ve analizine olanak sağlayan analitik platformları yer alır.

Örneğin yapay zekayı ilk kez test eden küçük bir pazarlama ajansı buluta güvenebilir. Öte yandan, birçok alanda geniş bir yapay zeka dağıtımını planlayan büyük bir üretim şirketinin, yerel olarak (şirket içi) çalışan amaca yönelik tasarlanmış çözümlere veya veri ambarı veya veri merkezi gibi özel bulut çözümlerine ihtiyacı olacaktır.

İkinci önemli analiz alanı ise yüksek kaliteli, yapılandırılmış verilere erişimdir. Bu, algoritmaların eğitimi ve yapay zeka modellerinin oluşturulması için gereklidir.

Algoritma öğretmek için verilerini kullanmada en başarılı olan şirketlere örnekler:

• Reklamları kullanıcı aktivite verilerine göre hedefleyen ve ortaya çıkan önerileri yöneten Facebook, Facebook,
• Fiyatlandırma algoritmaları geçmiş bilet satış verilerini analiz eden Ryanair,
• İzlenen içeriklere ilişkin verileri analiz ederek kişiselleştirilmiş film önerileri üreten Netflix.

Şirketinizin teknoloji ve veri alanlarındaki olgunluğunu analiz etmenize yardımcı olacak sorular şunlardır:

1. Şirketin BT mimarisi nedir?
2. Bulut teknolojisi kullanılıyor mu?
3. Ne tür veriler toplanıyor?
4. İyi organize edilmiş ve etiketlenmiş mi?

Ekibinize iyi bakın; çalışanların becerileri yapay zeka entegrasyonunu nasıl etkiler?

Yapay zeka olgunluk analizinin bir diğer önemli alanı, çalışanların becerilerini ve yapay zeka farkındalığını değerlendirmektir. Ankete göre şirketlerin %56'ya yakını yapay zekanın daha fazla benimsenmesinin önündeki temel engel olarak yetenek eksikliğini belirtiyor. Yapay zeka uzmanlarının yüksek maliyeti de önemli bir faktör.

Böyle bir durumda en basit çözüm, mevcut çalışanları aşağıdaki yollarla uygun şekilde eğitmektir:

• çevrimiçi kurslar — burada Coursera (https://coursera.org/), Udemy (https://www.udemy.com/), deeplearning.ai (https://) tarafından sunulan geniş kurs yelpazesinden yararlanabilirsiniz. www.deeplearning.ai/) veya Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118),
• Profesyoneller tarafından yürütülen atölye çalışmaları ve eğitimler ,
• kişisel koçluk – şirketinizde veya bir profesyonelle yapılan oturum sırasında.

Yapay zekanın benimsenmesinin temeli olarak organizasyonel strateji ve kültür

Yapay zeka uygulamasının başarılı olması için bir şirketin iş stratejisi ve kültürünün süreci desteklemesi gerekir. BCG analizine göre, dijital dönüşümlerin (yapay zekaya dayalı olanlar da dahil) %90 kadarı, kuruluşun stratejisi ve kültürünün uyumlu olmaması nedeniyle başarısız oluyor.

Bu nedenle şu soruları yanıtlamakta fayda var:

1. Yapay zekanın benimsenmesi şirketin stratejisinin ve yol haritasının bir parçası mı?
2. Yapay zekanın hangi iş hedeflerine ulaşılmasına yardımcı olması gerekiyor? Hangi sorunları çözmesi gerekiyor?
3. Çalışanlar yapay zekayı test etmeye ve denemeye açık mı? Yenilikçi fikirler için ödüllendiriliyorlar mı?

İyi bir strateji ve inovasyon kültürü, yapay zekanın gerçekten somut iş faydaları sağlamaya başlama şansını artırır.

Şirketimin yapay zeka olgunluğunu zaten bildiğimde ne yapmalıyım?

Şirketinizin yapay zeka olgunluğunu analiz ettikten sonra bir sonraki aşamaya geçmenize yardımcı olacak belirli hedefler ve girişimler belirleyebilirsiniz. Örneğin, üretim şirketiniz 2. seviyedeyse, ekipman için bir kestirimci bakım sistemi uygulamaya yönelik çok aylık bir proje planlayabilirsiniz. O zaman, ilk veri analistinizi işe alarak şirketin yapay zeka ekibini oluşturmaya da başlayabilirsiniz.

Aynı zamanda, ulaşmak istediğiniz yapay zeka olgunluğu düzeyi ne kadar yüksek olursa, bunun da o kadar fazla çaba ve yatırım (insan, finansal, zaman) gerektireceğini aklınızda tutmanız gerekir. Öte yandan yapay zekanın sağlayabileceği potansiyel faydalar ve rekabet avantajları çok büyük.

Bir kuruluşta yüksek düzeyde yapay zeka olgunluğu her şeyden önce şu anlama gelir:

• Tekliflerin veriye dayalı olarak özelleştirilmesi ve daha alakalı kitle hedefleme sayesinde gelir artışı,
• Süreç otomasyonu ve yapay zeka karar desteği sayesinde işletme maliyetlerini düşürün,
• Araştırma ve geliştirmede yapay zekanın kullanılmasıyla yeni ürünlerin pazara daha hızlı sunulması,
• Tahmine dayalı analitikle elde edilen daha yüksek tedarik zinciri verimliliği,
• Yapay zeka sohbet robotları sayesinde daha iyi müşteri hizmetleri ve daha fazla tüketici memnuniyeti,
• Yapay zeka tabanlı yeniliklerin uygulanmasında lider olarak itibar.

Bu nedenle, daha yüksek bir yapay zeka olgunluğu seviyesine geçmek çabaya ve masrafa değer. Bu, şirketin operasyonlarının birçok yönünü optimize edecektir.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?